商業(yè)智能，這個(gè)21世紀(jì)的時(shí)代寵兒隨著信息化的發(fā)展風(fēng)靡全球。追溯起源，它卻不是如孫悟空般從石頭里蹦出來橫空出世的。
學(xué)界已公認(rèn)，赫伯特西蒙對(duì)決策支持系統(tǒng)的研究，是現(xiàn)代商務(wù)智能概念最早的源頭和起點(diǎn)。1973年，因?yàn)閷?duì)人工智能輔助決策的貢獻(xiàn)，他獲得了計(jì)算機(jī)學(xué)界的最高獎(jiǎng)項(xiàng)，圖靈獎(jiǎng)；1978年，他又因?yàn)閷?duì)“商務(wù)決策過程”的出色研究戴上了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的桂冠。
1970年，IBM的研究員埃德加-科德（Edgar Codd）發(fā)明了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，解決了此前網(wǎng)絡(luò)型數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)復(fù)雜多變、不易開發(fā)的困難，使軟件開發(fā)人員取得了前所未有的自由度。此后，大型信息系統(tǒng)的應(yīng)用一日千里、遍地開花。
20世紀(jì)70年代，麻省理工學(xué)院的研究人員第一次提出，決策支持系統(tǒng)和運(yùn)營系統(tǒng)截然不同，必須分開，這意味著決策支持系統(tǒng)要采用單獨(dú)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)方法。
1983年，Teradata公司利用并行處理技術(shù)為美國富國銀行（WellsFargo Bank）建立了第一個(gè)決策支持系統(tǒng)。
1988年，為解決企業(yè)集成問題，IBM公司的研究員Barry Devlin和Paul Murphy創(chuàng)造性的提出了一個(gè)新的術(shù)語：數(shù)據(jù)倉庫（DataWarehouse）。
1992年，比爾。恩門（Bill Inmon）出版了《如何構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫》一書，第一次給出了數(shù)據(jù)倉庫的清晰定義和操作性極強(qiáng)的指導(dǎo)意見，真正拉開了數(shù)據(jù)倉庫得以大規(guī)模應(yīng)用的序幕。
1993年，拉爾夫。金博爾（Ralph Kimball）這位畢業(yè)于斯坦福計(jì)算機(jī)系的博士，也出版了一本書：《數(shù)據(jù)倉庫的工具》（The Data Warehouse Toolkit），拉爾夫。金博爾在書里認(rèn)同了比爾。恩門對(duì)于數(shù)據(jù)倉庫的定義，但卻在具體的構(gòu)建方法上和他分庭抗禮。
2000年，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)全面成熟。
數(shù)據(jù)倉庫出現(xiàn)以后，活躍在前沿的科學(xué)家一下子找到了自己的專屬“陣地”，商務(wù)智能的下一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈：聯(lián)機(jī)分析，如水到渠成般迅速形成。數(shù)據(jù)倉庫開始散發(fā)真正的魅力。
1989年，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)興起。這一年，圖靈獎(jiǎng)的主辦單位計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)（ACM， Association of ComputingMachinery）下屬的知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘小組（SIGKDD）舉辦了第一屆學(xué)術(shù)年會(huì)、出版了專門期刊。此后，數(shù)據(jù)挖掘被一直追捧，成為炙手可熱的話題，并如火如荼的發(fā)展，甚至成為一門獨(dú)立的學(xué)科走進(jìn)了大學(xué)課堂，不少大學(xué)，還先后設(shè)立了專門的數(shù)據(jù)挖掘碩士學(xué)位。
1989年，著名的高德納IT咨詢公司（Gartner Group）為業(yè)界提出了商務(wù)智能的概念和定義，商務(wù)智能，指的是一系列以數(shù)據(jù)為支持、輔助商業(yè)決策的技術(shù)和方法。商務(wù)智能在這個(gè)時(shí)候完全破繭而出，不是歷史的巧合，因?yàn)檎菙?shù)據(jù)挖掘這種新技術(shù)的出現(xiàn)，商務(wù)智能才真正有了“智能”內(nèi)涵，這也標(biāo)志著其完整產(chǎn)業(yè)鏈的形成。
進(jìn)入21世紀(jì)以來，風(fēng)生水起，新的技術(shù)浪潮又使商務(wù)智能的產(chǎn)業(yè)鏈條向前延伸了一大步：信息可視化。
可視化技術(shù)的出現(xiàn)，使商務(wù)智能分析的產(chǎn)業(yè)鏈形成了一個(gè)從數(shù)據(jù)整合、經(jīng)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、到最后數(shù)據(jù)展示的完整閉環(huán)。商務(wù)智能的這四個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈，獨(dú)立性都很強(qiáng)，具體到特定的商務(wù)智能產(chǎn)品，也不是每一環(huán)節(jié)都缺一不可的。但隨著數(shù)據(jù)量的增大，每一環(huán)節(jié)都可能變得相當(dāng)?shù)膹?fù)雜。
商務(wù)智能的歷史，是一個(gè)漸進(jìn)的、復(fù)雜的演進(jìn)過程，至今為止，它的內(nèi)涵和外延，還處于動(dòng)態(tài)的發(fā)展之中。它的各個(gè)產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)，都有不斷豐富擴(kuò)大的趨勢(shì)。特別是作為其“智能靈魂”的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，潛力非常巨大，可以預(yù)見，將對(duì)人類社會(huì)的發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。
如德魯克所說，二十一世紀(jì)的競(jìng)爭(zhēng)，是知識(shí)生產(chǎn)率的競(jìng)爭(zhēng)。以知識(shí)發(fā)現(xiàn)為使命的商務(wù)智能，必將成為知識(shí)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)利器。
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